HR Data Analytics: Erfolgskriterien für einen nachhaltigen Aufbau

Wie können Unternehmen HR Data Analytics nachhaltig einführen und welche fünf Faktoren sind dafür entscheidend?

In einem zunehmend agilen und digitalen Umfeld stehen Human-Resources-(HR-)Abteilungen vor der neuen Herausforderung, datengetriebenes Personalmanagement bzw. HR Data Analytics zu betreiben. HR Data Analytics bietet Unternehmen die Möglichkeit, wertvolle Erkenntnisse aus den vorhandenen internen Personaldaten zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, welche zu einer Verbesserung relevanter HR-Kennzahlen, wie der Steigerung der Mitarbeitendenproduktivität und der Reduzierung der Fluktuation, führen können.

Technologieunternehmen wie Google, IBM oder Microsoft machen es vor: Sie sind längst bekannt für ihre datengetriebenen HR-Prozesse. So nutzen sie HR Data Analytics, um den Einstellungsprozess zu optimieren, Talente zu identifizieren und zu fördern, Fluktuationen vorherzusagen und Gegenmassnahmen zu ergreifen. Doch wie weit sind die Schweizer Unternehmen? Das Institut New Work des Departements Wirtschaft der Berner Fachhochschule hat am Beispiel eines führenden Schweizer Finanzinstituts untersucht, welche Voraussetzungen gegeben sein müssen, um HR Data Analytics nachhaltig einzuführen. Hierfür wurden zehn Interviews mit HR-Fachkräften bzw. Data-Analytics-Expert*innen aus dem Unternehmen sowie mit zwei Experten für HR Data Analytics geführt.

Entlang der drei Kompetenzbereiche nannten die Befragten fünf Erfolgskriterien für die erfolgreiche Etablierung von HR Data Analytics.

1. Das HR-Data-Analytics-Team sollte direkt im HR angesiedelt sein. Dies ermöglicht den direkten Austausch mit HR-Fachkräften und damit den Aufbau von Expertise im Umgang mit Daten und deren Akzeptanz.
2. Innerhalb des HR-Data-Analytics-Teams sind eine klare Rollenverteilung und spezifische Kompetenzen erforderlich (siehe Abbildung 1). Das HR-Data-Analytics- Team übernimmt die Rolle des Ansprechpartners und Koordinators für die drei Kompetenzbereiche. Als Ansprechpartner sollte das HR-Data-Analytics-Team ausserdem im Austausch mit anderen Unternehmensbereichen stehen, um deren Anforderungen an das Datenmanagement zu sammeln und zu koordinieren. Das Team sollte sowohl über technisches Know-how als auch über ein Verständnis der HR-Prozesse und der Bedürfnisse der unternehmensinternen Stakeholder*innen (z. B. der Linie) verfügen. Darüber hinaus werden Kenntnisse in den Bereichen Datenschutz, Datenethik und Datensicherheit erwartet.
3. Ein weiterer Erfolgsfaktor ist der Aufbau einer verlässlichen Datengrundlage. In einem ersten Schritt müssen High Value Indicators definiert werden, welche für den aktuellen und zukünftigen Unternehmenserfolg von Bedeutung sind. Für diese High Value Indicators sollten Zielgrössen und Messmethoden festgelegt werden. In einem zweiten Schritt geht es darum, den Zugang, die Verantwortung und die Verfügbarkeit der Daten klar zu regeln. In diesem Zusammenhang ist es wichtig, die Data Literacy bzw. den ethischen Umgang mit Daten, die Datenakzeptanz und -kultur (Skillset, Mindset, Toolset) in der HR-Abteilung zu erhöhen.
4. Die Infrastruktur bzw. das HR-IT-System, in welchem alle HR-Daten in einer zentralen Datenbank gespeichert sind, muss vorhanden und der Zugriff auf die Daten gewährleistet sein. HR-Fachkräfte sollten hierbei über die notwendige Expertise verfügen, um die relevanten Daten aus dem HR-IT-System extrahieren zu können.
5. Die Erkenntnisse aus den Daten sollten in einem einfachen, benutzerfreundlichen Dashboard zur Verfügung gestellt werden, um die Akzeptanz zu steigern. Das HR-Data-Analytics-Team sollte über das Dashboard Analysen und Reports so aufbereiten, dass HR-Mitarbeitende auf einfache Weise und ohne tiefgreifendes Know-how an die relevanten Informationen gelangen und diese für weitere Analysen oder für die Entscheidungsfindung nutzen können. Idealerweise werden diese Dashboards für die unterschiedlichen Bedürfnisse der Managementstufen und Stakeholder erstellt. Um den Nutzen von HR Data Analytics aufzeigen zu können, wird es zudem wichtig, erfolgreiche Use Cases zu präsentieren. Ebenso wichtig ist das Schaffen und die Kommunikation eines gemeinsamen Verständnisses durch eine Strategie und ein Zielbild für HR Data Analytics.

FAQ: HR Data Analytics

Warum ist ein eigenes HR-Data-Analytics-Team notwendig?

Ein im HR angesiedeltes Team ermöglicht den direkten Austausch mit HR-Fachkräften, baut Expertise im Umgang mit Daten auf und sorgt für die Akzeptanz der neuen Prozesse. Es fungiert als Koordinationsstelle für Methoden, Datenkultur und Infrastruktur.

Welche Kompetenzen braucht das HR-Data-Analytics-Team?

Das Team benötigt technisches Know-how, ein tiefes Verständnis der HR-Prozesse und der Bedürfnisse interner Stakeholder. Zudem sind Kenntnisse in Datenschutz, Datenethik und Datensicherheit unerlässlich.

Wie wird die Datenqualität und -kultur sichergestellt?

Durch die Definition von High Value Indicators, die Festlegung von Messmethoden und die klare Regelung von Datenverantwortung. Parallel dazu muss die Data Literacy und die Datenakzeptanz in der Abteilung durch Schulungen und ein passendes Mindset gefördert werden.

Welche Rolle spielen Dashboards bei der Einführung?

Dashboards machen Datenanalysen einfach und benutzerfreundlich zugänglich. Sie erhöhen die Akzeptanz, da HR-Mitarbeitende ohne tiefgreifendes technisches Know-how relevante Informationen für Entscheidungen nutzen können.

Wie lange dauert der Aufbau einer datengetriebenen HR-Kultur?

Der Wandel braucht Zeit und ein gut geplantes Konzept. Es ist entscheidend, dem Thema die nötige Geduld und strategische Bedeutung einzuräumen, um die Chancen nachhaltig in der Unternehmens-DNA zu implementieren.